基于变邻域的混合遗传算法

资 源 简 介

基于变邻域的混合遗传算法

详 情 说 明

变邻域混合遗传算法是一种结合遗传算法全局搜索能力和变邻域搜索局部优化能力的智能优化方法。在行为金融学的损失厌恶投资组合优化问题中，这种方法能有效平衡探索与开发的矛盾。

算法核心由三部分组成：主程序模块负责控制整体流程，首先通过遗传算法产生初始种群，然后引入变邻域搜索进行局部精细优化；适应值函数模块则根据损失厌恶理论设计特定的评估指标；调用程序实现各模块的协同工作。

针对损失厌恶这一行为金融特征，算法在适应度函数中加入了非对称风险偏好因子。变邻域搜索通过动态切换邻域结构，帮助算法跳出局部最优，而遗传操作的交叉变异则维持种群多样性。这种混合策略在MATLAB中的矩阵运算支持下，能够高效处理投资组合优化问题的高维决策空间。

该实现充分考虑了金融数据特性，在传统均值-方差模型基础上引入前景理论元素，为行为金融研究提供了新的计算工具。通过调整遗传参数和邻域结构，可以适应不同风险偏好的投资者需求。